非线性l1模极小化问题的路径跟踪算法

针对非线性l1模问题,利用极大熵函数将其转化为一般的可微优化问题,并建立了极大熵同伦映射及求解同伦曲线的路径跟踪算法,亦证明了方法的收敛性,给出了数值算例.

凸二次半定规划一个新的原始对偶路径跟踪算法

本文提出求解凸二次半定规划的一个新的原始对偶路径跟踪算法.在每次迭代中,通过求解一个线性方程组产生搜索方向.在一定条件下证明算法产生的迭代点列落在中心路径的邻域内,且算法至多经 O (n|log∈|)次迭代可得到一个∈-最优解.

求解P^＊（τ）阵线性互补问题的宽邻域路径跟踪算法

针对p*(τ)阵线性互补问题,提出一种新的内点算法—宽邻域路径跟踪算法.该算法基于精典线性规划路径跟踪算法思想,把宽邻域路径跟踪算法推广到p*(τ)阵非单调线性互补问题,给出算法的具体步骤,讨论算法的迭代复杂性,并给出数值实验.

一种新的求解P*(k)阵原始-对偶路径跟踪算法

对P*(k)阵线性互补问题提出了一种新的原始-对偶路径跟踪算法,算法是基于一种新的工具找到搜寻方向和中心路径邻域,并证明了此算法的迭代复杂性为O(2/1nlog[n+4(1+k)δ2]/εμ0),与目前最好的算法迭代复杂性一致。

临界路径跟踪算法中自屏蔽和多路敏化现象的研究

目前临界路径跟踪算法中确定扇出源临界性时,未同时考虑扇出源的自屏蔽和多路敏化现象,进而导致处理结果出现近似问题,对此研究了自屏蔽和多路敏化现象对扇出源临界性的影响,提高了算法的准确性.通过使用18值符号仿真,可以同时检测固定故障和跳变时延故障,提高了算法的有效性.使用C++编程语言对改进后的临界路径跟踪算法进行实现,并应用于ISCAS’85标准电路进行故障模拟,实验结果证明了该算法的准确性和高效性.

单调加权互补问题的路径跟踪算法

加权互补问题是线性互补问题的推广模型,具有重要的应用背景.分析了加权互补问题的中心路径及其邻域,基于新定义的邻域,提出了求解单调加权互补问题的一个路径跟踪算法.取邻域中一点为初始点,证明了算法的O(nL)迭代复杂性.当加权互补问题中的权向量w为零向量时,该中心路径及其邻域和线性互补问题中的定义相同,该算法即为求解线性互补问题的宽邻域路径跟踪算法.

一个求解P_*(k)阵线性互补问题的渐近O((k+1)n^3L)宽域路径跟踪算法

本文通过使用高界校正技术，给出了一个求解P*(k)阵线性互补问题的宽域路径跟踪算法，其迭代复杂性为渐近O((k＋1)L)．通过使用秩-1校正技术，其每步的计算复杂性从常规的O(n3)约减到O(n2.5)；因此，算法总的计算复杂性为渐近O((k＋1)n3L)．

水平线性互补问题的广义中心路径跟踪算法(英文)

对水平线性互补问题提出了一种广义中心路径跟踪算法.任意的原始-对偶可行内点均可作为算法的初始点.每步迭代选择"仿射步"与"中心步"的凸组合为新的迭代方向,采用使对偶间隙尽可能减小的最大步长.算法的迭代复杂性为O(nL).

凸二次半定规划一个新的路径跟踪算法

给出了求解凸二次半定规划一个原始-对偶路径跟踪算法。引进了中心路径函数,在每次迭代中,基于牛顿法和对称化技术计算NT方向作为搜索方向,证明了满NT步的可行性以及中心函数在新迭代点的性质。在一定条件下算法经0 (n1/2log[(n+1/4)η^0/ε])次迭代后得到一个ε-最优解。

无人驾驶智能汽车路径跟踪算法与控制系统的研究

近年来我国智能汽车产业发展较快,传统汽车在社会交通中的拥堵状况也逐渐减少,大排量汽车所造成的环境污染也得到有效控制。无人驾驶作为未来汽车的发展方向,其不仅能够提升单位时间内的交通流通量,也能对车辆行车路线、道路安全等进行规划,从而大大降低交通事故与安全隐患的发生。文章主要探讨无人驾驶智能汽车路径跟踪算法与控制系统,通过对信息采集、环境感知、规划控制等工作原理的分析,提出车辆行车控制、路径跟踪的可行方案。

三种基于路径跟踪的位相解包裹算法比较

为了快速准确的对含有噪声和欠采样问题包裹位相图进行位相展开,本文采用理论分析与计算机模拟及实验验证相结合的方法,对基于路径跟踪算法的枝切法(BC)、质量导向的路径跟踪算法(QG)和菱形算法(RA)三种位相解包裹算法作了对比研究。结果表明:RA算法运行速度最快,BC算法次之,QG算法速度最慢;其中BC和RA算法对含有强噪声和欠采样的包裹位相图处理效果较差,QG算法效果相对较好,但这种算法运行的时间较长,不太适合处理实时性要求较高的问题。所以要根据具体实际问题对噪声、欠采样和实时性的不同要求来选取合适的算法。

基于路径弯曲度动态预瞄搜索算法的车辆路径跟踪控制软件系统设计

为实现农业机械田间作业时的路径跟踪控制,在无人驾驶高速插秧机硬件系统基础上,采用基于规划路径弯曲度的动态搜索预瞄算法设计了路径跟踪控制软件。该算法以作业机械横向偏差和航向偏差作为航向模糊控制器的输入变量,以前轮转角期望值为输出变量,设计航向模糊控制器,实现航向控制;同时结合转向模糊免疫PID控制器对步进电机的PWM频率进行控制,实现水田作业机械的方向改变,从而完成作业机械沿规划路径自动行驶跟踪,并用Matlab/Simulink仿真平台对所采用的路径跟踪控制原理和所设计的模糊控制器进行了有效性验证,结果表明所采用的控制方法是可行的。经试验,插秧机以1 m/s的速度进行直线跟踪时最大的跟踪偏差只有4 cm,且始终围绕零值附近上下波动,计算平均跟踪偏差为0.84 cm,能够满足水田作业机械路径跟踪控制的要求。

基于一类新方向的宽邻域路径跟踪内点算法

基于一类带有参数θ的新方向,提出了求解单调线性互补问题的宽邻域路径跟踪内点算法,且当θ=1时即为经典牛顿方向.当取θ为与问题规模n无关的常数时,算法具有O(nL)迭代复杂性,其中L是输入数据的长度,这与经典宽邻域算法的复杂性相同;当取θ=(n/βτ)^(1/2)时,算法具有O(n^(1/2)L)迭代复杂性,这里的β,τ是邻域参数,这与窄邻域算法的复杂性相同.这是首次研究包括经典宽邻域路径跟踪算法的一类内点算法,给出了统一的算法框架和收敛性分析方法.

凸二次半定规划一个长步原始对偶路径跟踪算法

本文基于Nesterov-Todd方向,并引进中心路径测量函数以及原始对偶对数障碍函数,建立了一个求解凸二次半定规划的长步路径跟踪法.算法保证当迭代点落在中心路径附近时步长1被接受.算法至多迭代O(n|lnε|)次可得到一个ε最优解.论文最后报告了初步的数值试验结果.

天波超视距雷达多路径Viterbi数据关联跟踪算法

天波超视距雷达目标跟踪面临多传播路径、低探测概率、低探测精度和低数据率的困难.本文在地理坐标系对运动目标建模而在雷达坐标系进行数据关联,将各传播模式的回波作为备选的竞争量测,运用动态规划的优化方式,在最大似然的意义下将VDA的回波与航迹的两维数据关联推广到回波、传播模式和航迹的三维数据关联,提出了多路径V iterbi(MVDA)数据关联算法.天波超视距雷达目标跟踪仿真表明:MVDA跟踪能力明显优于VDA和MPDA.

天波超视距雷达多路径数据关联跟踪算法对比研究

天波超视距雷达的多传播路径会引起多个量测对应同一个目标的问题,而由于传播模式的模糊性,量测与传播模式的对应关系是不确定的。多路径Viterbi数据关联跟踪算法(MVDA)采用回波竞争的思想,而多路径概率数据关联跟踪算法(MPDA)利用了回波合并的策略,通过多次Monte Carlo仿真试验对两种算法的失跟率、状态估计的均方根误差、航迹终结延时以及计算量等跟踪性能指标进行了比较。仿真结果表明,在低检测率、重杂波环境下,提出的MVDA算法大大降低了失跟率,而MPDA算法具有较高的估计精度。

电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法

多路径Viterbi数据关联跟踪算法(MVDA)研究了运用动态规划的优化算法解决天波超视距雷达多路径数据关联问题,该算法是基于电离层状态已知稳定条件下的。提出一种电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法,该算法针对无法精确获得电离层状态时,量测模型中的电离层状态参数不确定导致雷达坐标系/地理坐标系之间的坐标变换存在的不确定时,在最大似然的意义下的回波、传播模式和航迹的三维数据关联。仿真表明:在电离层非稳定状态下MVUI提高了低检测概率时的跟踪性能,大大降低了失跟率,并提高了跟踪精度。

求解凸二次规划问题的一种加权路径跟踪内点算法

基于Darvay提出用加权路径跟踪内点算法解线性规划问题的相关工作,本文致力于将此算法推广于解凸二次规划问题,并证明此算法具有局部二次收敛速度和目前所知的最好的多项式时间算法复杂性.

用路径跟踪法和核距离矩阵优化大规模SVM

支持向量机在大规模训练集上学习时,存在学习时间长、泛化能力下降的问题。路径跟踪算法具有O(n L)的时间复杂度,能够在多项式时间内求解大规模QP问题。分析了影响SVM分类超平面的主要因素,使用路径跟踪内点算法和核距离矩阵快速约简训练集,再用约简后的训练集重新训练SVM。实验结果表明,重新训练后的SVM模型得到了简化,模型的泛化能力也得到提高。